By Кенна Хьюз-Каслберрі опубліковано 09 грудня 2022 р
Оскільки ми звикли до зручностей цифрових технологій, ми дозволили цим технологіям заволодіти нашим фінанси, зокрема наші гаманці. Стало дуже легко використовувати наші кредитні картки або використовувати наші телефони для оплати речей, через що лише кілька людей мають із собою готівку. Кредитні картки настільки популярні, особливо в США та Західній Європі, що навколо 79% За даними Федерального резервного банку Атланти, у 2020 році споживачів США мали принаймні одну кредитну картку або змінили картку. Оскільки так багато людей мають кредитні картки, багато банків і фінансових установ стикаються з процесом подання заявки на кредитну картку, створюючи вузьке місце. Це вузьке місце є лише одним із багатьох, коли мова заходить про індустрію позик. як квантові обчислення працює над оптимізацією процесів і, у свою чергу, усуває вузькі місця, це може допомогти перетворити всю галузь кредитування на швидшу та ефективнішу машину.
Порушення процесу позики
Незалежно від того, на яку позику (кредитну картку, студентську позику, іпотеку тощо) ви подаєте заявку, у програмі є багато подібних компонентів. процес застосування. Кредитор вивчає історію заявника, особливо його фінанси або портфель, щоб розрахувати, наскільки ймовірно він поверне позику. Виходячи з історії заявника та тривалості кредиту, кредитор розрахує конкретну процентну ставку та можливі комісії в умовах кредиту. Оскільки позики представляють форму потенційного ризику для a банк або фінансова установа, до якої вони залучені управління ризиками. Як обговорювалося в попередній статті, квантові обчислення можуть значно допомогти банкам і фінансовим установам в управлінні ризиками. Але вони також можуть прискорити процес кредитування використання квантового машинного навчання для дослідження історії заявника або швидше обробки кредитних документів. Вони також можуть допомогти оптимізувати процентні ставки, щоб і позичальник, і кредитор були задоволені. Ця технологія також може передбачити майбутні тенденції процентних ставок і розрахувати їх відповідно. Використовуючи всі ці методи, банки та інші кредитні компанії можуть запропонувати клієнтам швидший, безпечніший і більш прорахований процес, забезпечуючи краще задоволення.
Іпотечні кредити в кредитній індустрії
іпотечне кредитування є одним із найпоширеніших типів позик, на які звертаються фізичні особи, і є прибутковою частиною кредитної індустрії. З надзвичайно низькими відсотковими ставками під час пандемії COVID-2020 завершувалося оформлення більшої кількості іпотечних кредитів, що змусило багатьох усвідомити, що цей процес був би ефективнішим за цифрових технологій. Відповідно до статті в жовтні XNUMX р Freddie Mac: «Майже 90% банківських і провідних керівників сказали, що пандемія виявилася потужним каталізатором для оцифрування іпотечного процесу їхніх фірм, а 85% описують свої зусилля з оцифрування іпотечного процесу до COVID-19 як агресивні або дуже агресивні». Завдяки квантовим обчисленням іпотека більше не буде просто цифровою, а оброблятиметься швидше, а ставки розраховуватимуться для оптимізації обох сторін.
Одна компанія вже почала процес оцінки нерухомості. У 2019 році Кіндом опублікував прес-реліз, в якому показано використання квантового машинного навчання для оцінки вартості нерухомості для іпотечних ставок. Згідно з прес-релізом, компанія продемонструвала на 30% кращі показники, ніж провідні компанії Zillow і Redfin, у точному прогнозуванні вартості нерухомості, заощаджуючи гроші як компанії, так і покупця житла. «Ми знайшли ключ до створення трильйонного ринку», — сказав співзасновник Qindom Яо Ван. «Наша система виконує точні прогнози щодо вартості окремих будинків у Канаді та США та має потенціал розв’язувати вузли, що існують у процесі купівлі, продажу та інвестування житла». Незважаючи на те, що Qindom лідирувала у використанні квантових обчислень для оцінки вартості нерухомості, можливо, це було не настільки успішно, як думали люди, оскільки компанія насправді не зробила жодних кроків з того часу. 2018 (а я, Кенна, навіть не можу знайти їхній веб-сайт). Ця тиша в діяльності компанії може означати щось набагато жахливіше, ніж просто низький рівень активності.
До Qindom телефонувала інша компанія Іпотечні послуги GenPact розробив Quantum Mortgage Operation System (MOS), щоб зробити процес кредитування більш прозорим і спрощеним. «Quantum MOS — це справді настроюване кредитне рішення, яке пропонує функціональність комплексної платформи з можливістю масштабування послуг відповідно до конкретних потреб кредитора, одночасно знижуючи витрати та значно зменшуючи ручну роботу та ризики», — заявив він. Роджер Халл, віце-президента з технологій GenPact, у прес-релізі. Хоча цей продукт здається корисним, у прес-релізі не згадується жодна конкретна квантова технологія чи навіть квантова компанія, яка використовується в цій системі. Крім того, MOS було оголошено в 2012 році, без нових звітів про його успіхи (і без коментарів для цього автора).
Хоча і Qindom, і GenPact Mortgage Services надають застережні, навіть незначні приклади, інші фінансові установи все ще наполягають на партнерстві квантових технологій, щоб покращити свої процеси кредитування. Standard Chartered Bank в Лондоні є одним із таких прикладів, оскільки вони нещодавно співпрацювали з Асоціацією космічних досліджень університетів (USRA) для дослідження квантових обчислень та їх застосування. За словами Алекса Менсона, глобального керівника SC Ventures у Standard Chartered Bank, у прес-релізі: «Світ зараз знаходиться в процесі визначення випадків комерційного використання, де можливості квантового комп’ютера перевершать можливості класичних комп’ютерів. Ми переконані, що деякі з цих випадків використання змінять спосіб управління ризиками у фінансових послугах, наприклад, моделюючи портфелі та експоненціально прискорюючи генерацію ринкових даних».
Кенна Хьюз-Кастлберрі є штатним автором Inside Quantum Technology і науковим комунікатором JILA (партнерство між Університетом Колорадо в Боулдері та NIST). Її ритми написання включають глибинні технології, метавсесвіт і квантові технології.
